IROS

AdaVLA: Adaptive Step Flow Matching for Training-free Acceleration of Vision-Language-Action Models

AdaVLA：用于无需训练的视觉-语言-动作模型加速的自适应步长流匹配

Sunghwan Han, Youngtae Han, Youngmin Yi

机构 * Sogang University（西江大学） 纠错

AI总结 本研究提出AdaVLA，一种无需训练的自适应框架，通过流匹配轨迹曲率度量动态调整推理步骤与MLP剪枝率，在LIBERO基准等测试中实现VLA模型加速且性能下降可忽略。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

RoSe-SLAM: Robust Semantic-Aware Gaussian Splatting SLAM from Dynamic Monocular Videos

RoSe-SLAM：面向动态单目视频的鲁棒语义感知高斯溅射SLAM

Wenting Wang, Jiaxin Guo, Wenzhen Dong, Yun-Hui Liu, Charlie C. L. Wang, Yeung Yam

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Centre for Perceptual and Interactive Intelligence (CPII) Limited（感知与互动智能中心有限公司） 纠错

AI总结 本研究提出RoSe-SLAM，利用2D基础模型语义特征与时空运动掩码等模块，结合几何与语义线索，在动态单目视频中实现更优的SLAM性能，优于现有动态RGB SLAM基线。

Comments Accepted by IEEE/RSJ INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT ROBOTS & SYSTEMS (IROS), 2026